E' stata realizzata una procedura automatica per il riconoscimento dei fondali marini attraverso la classificazione dei segnali d'eco, utilizzando sorgenti acustiche (a maggior energia 100-500 Joule e a più bassa frequenza (100- 3500 Hz) quali Sparker Multitip ed Uniboom, rispetto allo standard per le strumentazioni esistenti per lo scopo. Mediante tale procedura si realizza il riconoscimento della struttura del fondale fino a spessori dello stesso di 5-6 metri. Dopo l'estrazione dei parametri descrittori del campione di sottosuolo (features), viene realizzata una rete neurale (Bishop , 1995) a perceptron ad un solo strato per la classificazione dei materiali della stratigrafia. L'addestramento della rete, nella fase di messa a punto, è stato svolto utilizzando inizialmente due set di segnali sintetici. Tali segnali sintetici sono stati prodotti secondo il modello a strati del sottosuolo terrestre (Robinson, 1986). I programmi di calcolo per la produzione dei segnali sintetici e per la loro classificazione sono stati realizzati in ambiente Matlab. Il metodo può essere utilizzato anche in tempo reale durante la prospezione.

Riconoscimento di tipologie di fondali marini mediante rete neurale / Ortosecco, Immacolata. - STAMPA. - 8:(2005), pp. 25-33. (Intervento presentato al convegno GNGTS tenutosi a Roma nel novembre 2005).

Riconoscimento di tipologie di fondali marini mediante rete neurale

ORTOSECCO, IMMACOLATA
2005

Abstract

E' stata realizzata una procedura automatica per il riconoscimento dei fondali marini attraverso la classificazione dei segnali d'eco, utilizzando sorgenti acustiche (a maggior energia 100-500 Joule e a più bassa frequenza (100- 3500 Hz) quali Sparker Multitip ed Uniboom, rispetto allo standard per le strumentazioni esistenti per lo scopo. Mediante tale procedura si realizza il riconoscimento della struttura del fondale fino a spessori dello stesso di 5-6 metri. Dopo l'estrazione dei parametri descrittori del campione di sottosuolo (features), viene realizzata una rete neurale (Bishop , 1995) a perceptron ad un solo strato per la classificazione dei materiali della stratigrafia. L'addestramento della rete, nella fase di messa a punto, è stato svolto utilizzando inizialmente due set di segnali sintetici. Tali segnali sintetici sono stati prodotti secondo il modello a strati del sottosuolo terrestre (Robinson, 1986). I programmi di calcolo per la produzione dei segnali sintetici e per la loro classificazione sono stati realizzati in ambiente Matlab. Il metodo può essere utilizzato anche in tempo reale durante la prospezione.
2005
8890210192
Riconoscimento di tipologie di fondali marini mediante rete neurale / Ortosecco, Immacolata. - STAMPA. - 8:(2005), pp. 25-33. (Intervento presentato al convegno GNGTS tenutosi a Roma nel novembre 2005).
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